Resumen

Para el proceso de I+D de productos, es un desafío asignar tareas de manera efectiva y razonablemente estimar su tiempo de ejecución. Este documento desarrolla un sistema de método para la asignación eficiente de tareas en I+D de productos. El sistema de método consta de tres componentes: identificación de tareas similares, cálculo del tiempo de ejecución de tareas y modelo de asignación de tareas. El componente de identificación de tareas similares implica la recuperación de un modelo de tarea similar para identificar tareas similares. Desde el punto de vista basado en el conocimiento, el componente de cálculo del tiempo de ejecución de tareas utiliza la red neuronal BP para predecir el tiempo de ejecución de tareas según las tareas similares anteriores y la red TKP (TareaConocimientoPersona). Al construir la red neuronal BP, el grado de satisfacción del conocimiento y el tiempo de ejecución se establecen como la entrada y la salida, respectivamente. Considerando los factores inciertos asociados con todo el proceso de I+D, el componente del modelo de asignación de t

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Proceso de I+D de productos; Asignación eficiente de tareas; Identificación de tareas similares; Cálculo del tiempo de ejecución de tareas; Modelo de asignación de tareas; Algoritmo genético
• Keywords:Product r&d process; Efficient task assignment; Similar tasks identification; Tasks execution time calculation; Task assignment model; Genetic algorithm